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数学 > 统计理论

arXiv:1706.00378 (math)
[提交于 2017年6月1日 ]

标题: 条件离散响应模型的新拟合优度诊断方法

标题: New goodness-of-fit diagnostics for conditional discrete response models

Authors:Igor Kheifets, Carlos Velasco
摘要: 本文提出了针对条件模型的新规范检验方法,这些模型对于应用有效的最大似然法、获得偏效应的一致估计以及对未来事件概率的适当预测至关重要。 特别是,我们检验了静态和动态有序选择模型的规范,并可以涵盖无限支持分布(例如计数数据)。 离散响应模型的传统规范检验方法基于扰动离散数据的概率积分变换,在真实的条件分布下生成连续均匀独立同分布序列。 然后,可以将连续变量的标准规范检验技术应用于变换后的序列,但扰动带来的额外随机性会影响这些方法的功效属性。 本文研究了一种基于原始离散数据的替代变换方法,避免了任何随机化。 我们分析了基于这种新变换的良好性检验的渐近性质,并探讨了模型和参数相关的检验统计量临界值的自助算法在有限样本中的性质。 我们通过理论分析和模拟表明,与基于随机化的检验方法相比,我们的方法在功效方面更具优势。 我们将新的检验方法应用于联邦储备银行执行的货币政策模型。
摘要: This paper proposes new specification tests for conditional models with discrete responses, which are key to apply efficient maximum likelihood methods, to obtain consistent estimates of partial effects and to get appropriate predictions of the probability of future events. In particular, we test the static and dynamic ordered choice model specifications and can cover infinite support distributions for e.g. count data. The traditional approach for specification testing of discrete response models is based on probability integral transforms of a jittered discrete data which leads to continuous uniform iid series under the true conditional distribution. Then, standard specification testing techniques for continuous variables could be applied to the transformed series, but the extra randomness from jitters affects the power properties of these methods. We investigate in this paper an alternative transformation based only on original discrete data that avoids any randomization. We analyze the asymptotic properties of goodness-of-fit tests based on this new transformation and explore the properties in finite samples of a bootstrap algorithm to approximate the critical values of test statistics which are model and parameter dependent. We show analytically and in simulations that our approach dominates the methods based on randomization in terms of power. We apply the new tests to models of the monetary policy conducted by the Federal Reserve.
主题: 统计理论 (math.ST)
引用方式: arXiv:1706.00378 [math.ST]
  (或者 arXiv:1706.00378v1 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.00378
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Journal of Econometrics Volume 200, Issue 1, September 2017, Pages 135-149
相关 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2017.05.017
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来自: Igor Kheifets [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2017 年 6 月 1 日 16:34:36 UTC (36 KB)
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